{"id":505,"date":"2021-05-24T17:22:40","date_gmt":"2021-05-24T17:22:40","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1131"},"modified":"2023-03-27T12:36:06","modified_gmt":"2023-03-27T12:36:06","slug":"herramientas-de-orquestacion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/herramientas-de-orquestacion-de-datos\/","title":{"rendered":"Herramientas de orquestaci\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"\n

En el mundo del Big Data<\/a>, la orquestaci\u00f3n de datos ha creado una nueva arquitectura de aplicaciones de software de procesamiento<\/strong>. Son los llamados contenedores, los cuales hacen una \u201cseparaci\u00f3n de intereses\u201d (Separation of Concerns o SoC). Se trata de una forma de gestionar datos parecidos a las m\u00e1quinas virtuales.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste la orquestaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n\n\n\n

Cuando los servicios de Internet de las Cosas (IoT) requieren de plataformas para interconectar m\u00faltiples servicios. Todo ello en t\u00e9rminos de almacenamiento y gesti\u00f3n de datos, as\u00ed como tambi\u00e9n, en el intercambio de eventos. De esta manera, las plataformas realizan lo que se llama propiamente como la orquestaci\u00f3n de infraestructuras, aplicaciones y servicios.<\/p>\n\n\n\n

La orquestaci\u00f3n de datos permite que se definan modelos de trabajo y sus flujos concretos. Todo ello en funci\u00f3n de asegurar entornos de interacci\u00f3n tanto a niveles de dispositivos como a niveles de servicios.<\/p>\n\n\n\n

De tal modo que la orquestaci\u00f3n de Big Data<\/strong> est\u00e1 estrechamente relacionada con la administraci\u00f3n de TI. Entendi\u00e9ndose en el sentido de experiencias de intercambio de datos masivos con respecto a plataformas. De tal manera que la orquestaci\u00f3n dispone de amplias capacidades de gesti\u00f3n de incidentes y de aplicaci\u00f3n de contingencias o cambios. Adem\u00e1s del monitoreo de la infraestructura y de administraci\u00f3n de procesos empresariales.<\/p>\n\n\n\n

La relevancia de los contenedores en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Los contenedores de software en los que se gestiona el Big Data<\/strong>, son parecidos a los famosos containers que se transportan en los barcos por todo el mundo. Pues bien, no importa el contenido que haya dentro de ellos. Lo que importa es su forma en la que estos son almacenados y transportados de forma segura de un lugar a otro.<\/p>\n\n\n\n

Los contenedores de software o de datos tienen esta misma funci\u00f3n. Dentro de estos contenedores se puede almacenar todas las dependencias de un software o de una aplicaci\u00f3n que necesite para poder ser ejecutada. Puede ser el c\u00f3digo fuente, librer\u00edas espec\u00edficas, entornos de ejecuci\u00f3n o cualquier configuraci\u00f3n posible.<\/p>\n\n\n\n

De esta manera, lo que est\u00e1 fuera de estos contenedores no se necesita. Debido a que dentro de los mismos est\u00e1 todo lo necesario para ejecutar un programa o aplicaci\u00f3n de forma aislada. Se trata de una soluci\u00f3n a un problema habitual, el cual es el de tener que moverse en entornos de desarrollo. Como m\u00e1quinas locales o entornos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

De tal manera que los ejecutores del Big Data<\/strong> estar\u00e1n aislados hasta que se desplieguen cuando se abran o ejecuten estos contenedores. As\u00ed pues, se puede probar el c\u00f3digo de un programa en cualquier sistema sin la preocupaci\u00f3n de que el mismo podr\u00eda comportarse de diferente manera a lo que est\u00e1 dise\u00f1ado.<\/p>\n\n\n\n

Gesti\u00f3n de procesos de Big Data con respaldo TI en la orquestaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n

Cuando se crean flujos de trabajo virtuales, estos proporcionan soluciones a trav\u00e9s de puentes din\u00e1micos entre la infraestructura TI y procesos de \u00edndole empresarial. Por ello, estos flujos se encargan de procesos m\u00faltiples, los cuales estaban limitados por elementos de dise\u00f1o, programadores de tareas, scripting, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Herramientas de orquestaci\u00f3n de datos en entornos Big Data<\/h2>\n\n\n\n

En la actualidad, las herramientas de orquestaci\u00f3n de Big Data son eficientes y dise\u00f1adas para hacer tareas de forma \u00f3ptima<\/strong>. De tal manera que el procesamiento de datos masivos puede hacerse desde cualquier lugar, solamente empleando herramientas cuyo c\u00f3digo y ejecutores est\u00e1n almacenados en contenedores.<\/p>\n\n\n\n

Oozie<\/h3>\n\n\n\n

Oozie se trata de un proyecto mediante el cual se puede programar flujos de trabajo (workflows) para administrar los llamados jobs dentro del ecosistema de Hadoop. Este programa se encarga de combinar secuencias m\u00faltiples de trabajos (jobs) dentro de una unidad l\u00f3gica que permite ejecutar todo tipo de trabajos o workflows programados para una ejecuci\u00f3n fija.<\/p>\n\n\n\n

Del mismo modo, se puede incluir cualquier trabajo que se necesite ejecutar. Por ejemplo, la de ejecutar transformaciones de datos, entre otras tare<\/p>\n\n\n\n

as fijas en un tiempo determinado. De tal forma que, para ejecutar acciones de gesti\u00f3n de Big Data<\/strong>, Oozie permite transformar datos complejos. Como el resultado de la ejecuci\u00f3n de diversos flujos de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Airflow<\/h3>\n\n\n\n

Si a la orquestaci\u00f3n de datos inherentes a Big Data<\/strong> se refiere, Airflow es uno de los programas de c\u00f3digo abierto que se proyecta como uno de los mejores. Est\u00e1 integrado dentro del stack de Google Cloud como la herramienta que orquesta sus servicios de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Se trata de una plataforma en la que se pueden crear flujos de trabajo (workflows) programados para que ejecuten sus acciones program\u00e1ticamente. Adem\u00e1s, se pueden planificar y monitorizar desde una sola estaci\u00f3n de trabajo. Es decir, su forma de trabajar es centralizada.<\/p>\n\n\n\n

En el entorno del Big Data<\/strong>, Airflow automatiza muchas tareas a trav\u00e9s de sus potentes flujos de trabajo, permitiendo gestionar cantidades masivas de informaci\u00f3n eficientemente. Adem\u00e1s, permite planificar dichos flujos de trabajo y monitorizarlos, tal cual un orquestador de servicios.<\/p>\n\n\n\n

Kubernetes<\/h3>\n\n\n\n

Se trata de un programa de c\u00f3digo abierto, el cual est\u00e1 basado en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>. Todo ello usando servicios y flujos de trabajo a gran escala<\/strong>. Como proyecto de Google, est\u00e1 evolucionando a grandes pasos, convirti\u00e9ndose en un est\u00e1ndar para la implementaci\u00f3n y el despliegue de aplicaciones distribuidas.<\/p>\n\n\n\n

Puede utilizarse en cualquier lugar, ya que est\u00e1 estructurado bajo una arquitectura de contenedor. De esta forma, se puede tener un orquestador de datos desplegados en el sitio. Adem\u00e1s de obtener la informaci\u00f3n a trav\u00e9s de nubes p\u00fablicas y haciendo despliegues h\u00edbridos para la ejecuci\u00f3n de sus potentes flujos de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres conocer todo acerca de las nuevas tecnolog\u00edas que hacen del procesamiento de grandes cantidades de informaci\u00f3n. La Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> es la adecuada para que adquieras todos los conocimientos que necesitas para ello.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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